jaysnote

카카오, 토스, OpenAI, Meta, Cloudflare의 공개 사례로 조직 지침, 저장소 컨텍스트, 역할별 워크플로, CI 검증을 짧고 쉽게 정리합니다.

한국어 Wiki를 벡터 검색으로 만들 때 모델, 청크 크기, 임베딩 차원, 인덱싱과 실시간 검색 속도를 어떻게 결정하는지 설명합니다.

공식 IR과 증권사 리포트를 교차검증해 현재 가격의 손익비로 고른 국내주식 10개와 매수, 익절, 손절 대응 전략.

혼자 드림렌즈를 관리하기 어려운 아이가 축구 전지훈련을 갈 때 안경 준비와 근시 진행 억제 효과를 어떻게 판단할지 정리한다.

Agent가 Context7을 선택하는 근거부터 tools/list로 도구를 발견하고 문서 검색 결과로 코드를 만드는 흐름까지 설명합니다.

Backend·Frontend 에이전트를 동시에 돌리기 위해 git worktree와 branch로 작업을 물리적으로 격리한 이유와 실제 흐름을 정리했다

Oracle Cloud Mumbai VM에 WireGuard 출구 노드를 만들고, Mac과 Android가 서로 다른 키로 접속하도록 구성한 과정과 보안, 운영 기준을 정리한다.

Context7의 공개 저장소와 공식 문서에서 확인되는 수집, 검색, 재정렬, 갱신 구조를 추적하고, 비공개 영역을 직접 구현할 수 있는 재현 아키텍처와 오픈소스 출발점을 정리합니다.

업무 규칙 문서에서 임베딩 검색이 어려운 이유와 질문 복잡도 분석, Query Router, Page Tree, GraphDB를 결합해 검색 범위와 응답시간을 줄이는 방법을 설명합니다.

Neo4j의 Node, Relationship, Property, Path 구조와 Cypher 사용법, 관계형 데이터베이스 및 Qdrant와의 차이, GraphRAG에서의 역할을 처음부터 설명합니다.

Qdrant의 Collection, Point, vector, payload 구조부터 RAG에서 맡는 역할, HNSW의 위치, FAISS와의 차이와 선택 기준까지 처음부터 설명합니다.

HNSW의 발음부터 벡터, 근사 최근접 이웃, 계층형 그래프의 탐색 과정, M과 ef 설정, 필터 검색의 주의점까지 그림으로 설명합니다.

결과, 사건, 경우의 수, 확률을 주사위 놀이로 구분하며 중2 확률 단원의 출발점을 잡습니다.

기준을 하나 정해 가능한 결과를 순서대로 나열하고, 중복과 누락 없이 경우의 수를 구합니다.

두 단계에서 생기는 결과를 순서쌍, 표, 나뭇가지 그림으로 빠짐없이 정리합니다.

한쪽을 선택하거나 다른 쪽을 선택하는 상황에서 합의 법칙을 이해하고 중복 계산을 피합니다.

첫 단계와 다음 단계가 이어지는 선택에서 곱의 법칙을 이해하고, 선택 뒤 남은 수를 정확히 셉니다.

동전과 주사위 실험에서 상대도수를 구하고, 적은 횟수의 결과가 매번 달라질 수 있음을 이해합니다.

모든 결과의 가능성이 같을 때 원하는 경우의 수를 전체 경우의 수로 나누어 확률을 구합니다.

확률의 범위와 확실한 사건, 불가능한 사건을 이해하고 여사건으로 적어도 하나의 확률을 구합니다.

서로 동시에 일어나지 않는 사건의 확률을 더하고, 겹치는 사건을 두 번 더하지 않도록 점검합니다.

두 단계 사건의 확률을 곱하고, 공을 꺼낸 뒤처럼 두 번째 전체 수가 변하는 경우까지 해결합니다.

AI 코딩 Agent가 Context7 MCP로 최신 개발 문서를 찾아 코드 생성에 사용하는 과정을 만화와 실제 연동 흐름으로 설명합니다.

주격 관계대명사 who와 which 문제를 원래 순서대로 풀며, 주격이라는 말의 뜻부터 설명합니다.

소유격 관계대명사 whose 문제를 원래 순서대로 풀며, whose 다음에 명사가 오는 이유를 설명합니다.

목적격 관계대명사 whom과 which 문제를 원래 순서대로 풀며, 목적격을 빈 대상 자리로 설명합니다.

관계대명사 that 문제를 원래 순서대로 풀며, 사람과 사물 및 the only, 최상급, all 뒤의 쓰임을 설명합니다.

관계대명사 what 문제를 원래 순서대로 풀며, what과 the thing that의 관계를 설명합니다.

관계부사 when과 where 문제를 원래 순서대로 풀며, 전치사와 관계대명사로 바꾸는 원리를 설명합니다.

관계부사 why와 how 문제를 원래 순서대로 풀며, the reason why와 the way how의 차이를 설명합니다.

관계부사와 선행사의 생략 문제를 원래 순서대로 풀며, 생략 전의 완전한 형태를 복원하는 법을 설명합니다.

이벤트 로그가 실제 업무 경로가 되는 원리부터 병목, 지연 원인, 반복 작업, 절차 위반, 자동화, 시뮬레이션과 지속 개선까지 7편의 만화로 설명합니다.

완벽히 외우려는 부담을 내려놓고, 예문을 자주 만나며 영어에 익숙해지는 노베영어의 공부법을 안내합니다.

영어 문장에 꼭 필요한 주인공과 상태·움직임을 짧은 예문으로 익힙니다.

한국어와 다른 영어의 기본 어순을 주어와 동사 자리 블록으로 익힙니다.

명사, 동사, 형용사, 부사를 외울 목록이 아니라 문장 속 역할로 익힙니다.

하나인 명사와 여러 개인 명사의 표시를 a, an, 복수형 예문으로 익힙니다.

영어가 물, 정보, 숙제를 개수가 아닌 양으로 다루는 방식을 익힙니다.

처음 말하는 하나와 이미 서로 아는 대상을 관사로 구별합니다.

이름을 대신하는 인칭대명사와 주어·목적어 자리의 형태를 익힙니다.

거리와 대화 흐름에 따라 this, that, these, those, it을 구별합니다.

소유를 나타내는 말과 스스로를 가리키는 재귀대명사의 자리를 구별합니다.

주어와 상태·정체·위치를 이어 주는 be동사 am, are, is를 익힙니다.

am, are, is 뒤에 not을 놓아 상태와 정체를 부정하는 방법을 익힙니다.

be동사와 주어의 자리를 바꾸어 질문하고 짧게 대답하는 방법을 익힙니다.

현재시제 일반동사로 반복되는 생활과 일반적인 사실을 말합니다.

현재시제에서 한 사람이나 한 사물 뒤의 동사에 붙는 s를 익힙니다.

do not과 does not을 사용해 현재시제 일반동사 부정문을 만듭니다.

do와 does를 문장 앞으로 보내 현재시제 일반동사 질문을 만듭니다.

동작의 대상인 목적어와 주어를 설명하는 보어를 쉬운 문장으로 구별합니다.

There is와 There are로 장면에 처음 등장하는 사람과 사물을 소개합니다.

형용사가 명사 앞과 be동사 뒤에서 사람과 사물을 설명하는 두 자리를 익힙니다.

부사가 동작의 방법과 시간, 장소, 정도를 더하는 방식을 익힙니다.

many, much, a few, a little과 빈도부사로 양과 반복을 말하는 법을 익힙니다.

am, are, is와 동사-ing를 이용해 바로 지금 진행 중인 행동을 말합니다.

현재형과 현재진행형을 평소의 루틴과 지금의 생중계 장면으로 구별합니다.

was와 were로 어제의 상태, 정체, 위치를 말하고 부정문과 질문을 만듭니다.

-ed 규칙동사와 자주 쓰는 불규칙동사로 이미 끝난 행동을 말합니다.

did와 동사원형으로 과거 일반동사의 부정문과 의문문을 만듭니다.

was, were와 동사-ing로 과거 어느 순간 진행 중이던 행동을 나타냅니다.

즉석 결정과 예상의 will, 미리 세운 계획과 근거 있는 예상의 be going to를 구별합니다.

can의 능력과 허락, may의 허락과 가능성을 장면에 맞게 구별합니다.

강한 의무, 상황상 필요, 조언을 나타내는 must, have to, should를 구별합니다.

at, on, in을 시간의 크기와 장소를 바라보는 방식에 따라 구별합니다.

and, but, or, so, because로 더하기, 대조, 선택, 결과, 이유를 연결합니다.

who, what, when, where, why, how가 요구하는 정보와 질문 순서를 익힙니다.

동사원형 명령문, Let's 제안문, What과 How 감탄문의 핵심을 익힙니다.

과거의 일과 현재의 연결을 보여 주는 현재완료의 핵심을 익힙니다.

현재완료로 지금까지의 경험과 지금 남은 결과를 표현합니다.

지금도 이어지는 시간과 끝난 과거를 구별하고 for와 since를 정확히 사용합니다.

행동을 받은 대상에 초점을 맞추는 수동태의 뜻과 기본 형태를 익힙니다.

to부정사가 행동을 하나의 일로 만들어 명사 자리에 들어가는 원리를 익힙니다.

to부정사가 앞 명사를 설명하는 경우와 행동의 목적을 말하는 경우를 구별합니다.

동명사가 행동을 활동의 이름으로 바꾸어 명사 자리에 들어가는 원리를 익힙니다.

앞 동사에 따라 to부정사와 동명사를 고르는 핵심 동사 덩어리를 익힙니다.

행동 중인 대상과 영향을 받은 대상을 구별하며 분사의 핵심을 익힙니다.

둘을 비교하는 비교급과 셋 이상에서 가장인 대상을 말하는 최상급을 익힙니다.

과거의 습관과 지금은 달라진 상태를 used to로 말하는 방법을 익힙니다.

that 뒤의 작은 문장을 생각과 말의 내용으로 넣는 법을 익힙니다.

예 또는 아니오가 필요한 정보를 whether와 if 뒤에 넣는 법을 익힙니다.

직접 질문을 정중한 문장 속 질문으로 바꾸며 어순을 익힙니다.

반복되는 명사를 who, which, that으로 한 번만 쓰는 기본 원리를 익힙니다.

관계대명사가 뒤 설명에서 주어 역할을 맡는 문장을 읽고 만듭니다.

뒤 설명의 목적어 자리를 맡는 관계대명사와 생략되는 이유를 익힙니다.

소유, 장소, 시간 관계에 맞춰 whose, where, when으로 앞말을 설명합니다.

what이 앞말 없이도 ‘~하는 것’이라는 덩어리를 만드는 원리를 익힙니다.

가능한 조건과 그 결과를 if 현재형, will 구조로 연결합니다.

이유, 예상과 반대되는 상황, 목적을 나타내는 절 연결어를 구별합니다.

동사, 연결어, 뒤 설명의 범위를 찾아 긴 문장을 작은 의미 단위로 읽습니다.

who, which, whose, whom을 외우기 전에 뒤 문장의 빈자리를 확인하며 문제를 풉니다.

앞에 설명받는 말이 있는지 확인하여 관계대명사 that과 what 문제를 풉니다.

쉼표가 있는 관계대명사의 계속적 용법을 두 문장으로 풀어 읽으며 문제를 해결합니다.

전치사와 관계대명사를 함께 쓰는 법, 목적격 관계대명사와 who is를 생략하는 조건을 익힙니다.

시간과 장소를 뒤에서 설명하는 관계부사 when, where를 전치사 표현과 비교해 풉니다.

이유를 잇는 why, 방법을 나타내는 how, 관계부사와 앞말을 생략하는 문제를 쉽게 풉니다.

중학영어 비교급의 기본 뜻과 비교급 and 비교급, The 비교급 the 비교급 구조를 쉬운 문제 풀이로 정리합니다.

사진 속 5문제를 식 세우기, 그래프 해석, 규칙 찾기, 연립방정식, 좌표 넓이 관점으로 차근차근 풉니다.

강한 AI 모델을 쓸수록 중요한 것은 긴 프롬프트가 아니라 내가 모르는 것을 먼저 드러내는 작업이다.

AWS AI-DLC를 분석하며 개발자의 역할, 요구사항 도출 방식, 기존 개발 절차와의 차이, Spec Kit과 Kiro Specs 같은 비슷한 도구들과의 차이를 정리한다.

OpenClaw Android 앱을 큰 그림으로 정리한다. 핵심은 폰 안의 모델이 아니라 Gateway agent가 사용할 수 있는 모바일 실행 표면이다.

OpenClaw Android 앱의 Gateway 연결, node.invoke 실행, Voice/TalkMode 흐름을 sequence diagram 중심으로 분석한다.

OpenClaw Gateway와 Android app 사이의 operator/node 세션 흐름, 주요 컴포넌트, node.invoke 실행 구조, Chat과 Voice 처리 방식, local model 포함 여부를 소스 기준으로 정리한다.

RRF(Reciprocal Rank Fusion)의 개념, 계산 방식, hybrid search와 QMD에서의 역할, rerank와의 차이, 장단점과 한계를 설명한다.

QMD structured search가 일반 query 검색과 어떻게 다르고, lex, vec, hyde typed query를 어떻게 실행해 RRF, chunk selection, rerank로 이어지는지 설명한다.

mattpocock/skills 저장소를 분석해 Agent Skill이 어떻게 구성되고, model-invoked와 user-invoked가 어떻게 나뉘며, 실제 엔지니어링 workflow를 어떻게 안정화하는지 정리한다.

HyDE Embedding의 개념, 장점과 단점, 한계, 언제 쓰면 좋은지와 피해야 할 상황을 검색 시스템 관점에서 도식 중심으로 설명한다.

검색형 LLM 시스템에서 LLM이 어디에 들어가고, 각 단계가 어떤 context를 보고 어떤 출력을 만드는지 QMD와 LLM Wiki 관점에서 깊게 정리한다.

GGUF가 무엇인지, LLM 모델 파일 안에 무엇이 들어 있는지, 왜 llama.cpp/Ollama 같은 로컬 실행기에서 쓰이는지, 양자화와 한계를 도식 중심으로 설명한다.

Query Expansion의 개념, QMD에서 lex/vec/hyde로 동작하는 방식, qmd-query-expansion 모델의 학습 과정, 예제와 한계를 도식 중심으로 설명한다.

QMD GitHub README와 소스를 기준으로 collection, SQLite store, FTS/BM25, sqlite-vec, query expansion, RRF, local reranker, MCP server가 어떻게 연결되는지 분석한다.

Rerank의 개념, 필요한 이유, 실제 검색 flow, 주요 컴포넌트, 한계와 평가 방법을 LLM Wiki 관점에서 도식 중심으로 설명한다.

Obsidian의 핵심 컨셉, Vault, 내부 링크, Graph View, Search, Properties, Dataview, Git, qmd와의 연결 흐름을 설명한다.

Confluence REST API의 검색, 읽기, 쓰기, 구조 탐색, 수정일과 버전 조회를 회의록 LLM Wiki 관점에서 설명한다.

qmd가 LLM Wiki에서 어떤 위치를 차지하고, BM25, 벡터 검색, reranker, 모델 설정을 어떻게 활용하는지 설명한다.

회의록 20개 MVP에서 qmd 검색, Dataview 점검, Graph RAG 확장까지의 구현 순서를 정리한다.

Obsidian, qmd, Dataview, Git으로 회의록 LLM Wiki MVP를 만드는 무료 도구 조합을 설명한다.

LLM Wiki, qmd, Graph RAG를 경쟁이 아니라 역할 분담 구조로 함께 쓰는 방법을 설명한다.

Graph RAG가 일반 RAG와 어떻게 다르고 회의록 관계 탐색에 왜 유용한지 설명한다.

qmd가 BM25, 벡터 검색, query expansion, reranking으로 자연어 검색을 처리하는 방식을 설명한다.

회의록이 많아질 때 index, metadata, qmd로 필요한 문서를 찾는 구조를 설명한다.

스키마와 템플릿으로 LLM이 회의록을 일관되게 처리하게 만드는 방법을 설명한다.

회의록을 Meeting, Decision, Action, Project, Topic 카드로 나누는 정보 모델을 설명한다.

LLM Wiki가 일반 RAG와 어떻게 다르고 왜 지식이 누적되는 구조인지 설명한다.

회의록이 많아질수록 단순 검색과 일반 RAG만으로는 부족한 이유를 설명한다.

AI가 코드를 써주는 시대에 개발자의 통제는 사라지는 것이 아니라 테스트, 실행 결과, 사용자 행동처럼 더 확실한 곳으로 옮겨갑니다.

카파시의 LLM Wiki에서 검색이 효율적인 이유를 단계별로 따라가고, 임베딩(RAG)이 어디에 쓰이고 어디엔 안 쓰이는지를 그림으로 가립니다. index 지도, 링크 그래프, 캐싱, 임베딩의 진짜 위치.

안드레이 카파시가 제안한 LLM Wiki 패턴 — AI를 검색기가 아니라 지식을 쌓고 정리하는 편집자로 쓰는 법을 그림으로 풀었습니다. raw/LLM/wiki 3계층과 Ingest, Query, Lint 세 동작, 운영법까지.

WWDC26 Foundation Models. PCC는 자격 되는 개발자에게 무료지만 '더 똑똑하고 공짜면 무조건 클라우드 아냐?'가 틀린 이유 — 성공하면 빼앗기는 무료 자격(2백만 게이트), 앱끼리 나눠 쓰는 사용자별 쿼터(공유지의 비극), 그리고 PCC를 잃어도 프라이버시는 안 잃는 이유(온디바이스라는 진짜 바닥)까지.

WWDC 2026에서 Apple이 공식 발표한 '시스템 레벨 에이전트'(새 Siri / System Orchestrator)는 실재한다 — App Intents를 도구로 앱을 가로질러 행동한다. 확실한 건 거기까지고, 그 내부 루프가 정확히 어떻게 도는지는 추측인 곳만 표시한다.

WWDC26 Foundation Models framework. 'API가 복잡도를 보고 온디바이스/PCC를 자동으로 고른다'는 흔한 오해를 코드와 함께 풀고, 실제로는 개발자가 명시적으로 선택하되 통일된 API 덕에 전환만 쉬운 구조임을 정리합니다. '진짜 자동 라우팅'은 어디에 있는지도.

바이럴된 andrej-karpathy-skills의 CLAUDE.md를 자연스러운 한국어 번역과 함께 뜯어봅니다. 네 원칙이 각각 어떤 LLM 실패 모드를 정조준하는지, 무엇을 배울 수 있는지, 그리고 왜 템플릿이 아니라 메뉴로 써야 하는지까지 분석합니다.

MCP(Model Context Protocol)는 AI 앱을 외부 도구·데이터에 연결하는 개방형 표준입니다. Host·Client·Server 구조와 Tools·Resources·Prompts, 왜 'AI의 USB-C'라 불리는지를 그림 한 장으로 쉽게 풉니다.

하네스는 한 겹이 아니다. 모델을 감싸면 에이전트가 되고, 그 에이전트를 또 감싸면 내 목적에 맞는 시스템이 된다. 양파처럼 중첩되는 하네스 구조와, 왜 요즘 Claude 위에 하네스를 또 얹는지를 그림 한 장으로 풉니다.

AFM 3 위에 재설계된 Apple Intelligence 전체 구조를 한 장으로. System Orchestrator, 온디바이스·Private Cloud Compute 분담, Gemini의 진짜 역할, 개발자 프레임워크까지 블록별로 정리.

오래 걸리는 작업을 떼어내 뒤에서 돌리고 터미널을 다시 자유롭게 쓰는 /background와, 처음부터 백그라운드로 띄우는 --bg를 입문자 눈높이로 설명합니다.

Claude Code의 /review로 PR을 읽기 전용으로 깊게 들여다보고, /security-review로 머지 전 보안 취약점을 점검하는 방법을 정리합니다.

같은 프롬프트를 정해진 주기로 반복 실행하는 /loop 명령어를, 폴링·상태 점검 예제와 함께 쉽게 풀어 설명합니다.

완료 조건만 정해두면 Claude가 그 조건을 만족할 때까지 스스로 고치고 돌려보며 반복하는 /goal 명령어를 알아봅니다.

Claude Code의 /diff로 작업 트리 전체 변경과 턴별 변경을 인터랙티브하게 훑어보는 법을 알아봅니다.

Claude가 GitHub·데이터베이스·사내 API 같은 외부 도구를 직접 쓰게 해주는 MCP를, /mcp 명령으로 연결·인증·관리하는 법까지 쉽게 정리합니다.

대화형 화면 없이 '명령 한 번 → 결과 받기'로 동작하는 claude -p(헤드리스/print 모드)를, 셸 파이프·CI·자동화 예제와 함께 쉽게 풀어봅니다.

Claude Code의 /rewind로 잘못된 방향으로 간 작업을 안전하게 이전 지점으로 되감는 방법을 알아봅니다.

deny 규칙으로 rm 같은 위험한 명령은 막고, auto·plan 모드로 승인 마찰을 조절하는 법을 정리합니다.

곁가지 일을 따로 맡기는 /fork, 대안을 안전하게 실험하는 /branch, 보조 일꾼을 관리하는 /agents — 하나의 대화에서 여러 갈래로 일하는 법을 입문자 눈높이로 설명합니다.

테스트가 초록이어도 불안할 때, /run으로 앱을 띄워 직접 눌러보고 /verify로 빌드부터 동작까지 검증합니다.

대화가 길어져 느려질 때, 무엇이 컨텍스트(토큰)를 잡아먹고 있는지 한눈에 진단하는 /context를 입문자 눈높이로 설명합니다.

커밋이나 PR을 올리기 직전, 바뀐 코드를 한 번 훑어 버그와 정리할 곳을 찾아주는 /code-review를 입문자 눈높이로 정리합니다.

매번 똑같은 설명을 반복하지 않도록, /init으로 프로젝트 안내문을 만들고 /memory로 규칙을 적어두는 방법을 입문자 눈높이로 설명합니다.

같은 도구라도 어떤 AI 모델을 쓰고 얼마나 깊게 생각하게 할지는 내가 정합니다. /model과 /effort로 문제 난이도에 맞춰 속도·비용·품질을 조절하는 법을 입문자 눈높이로 설명합니다.

코드를 곧장 고치기 전에, Claude에게 '무엇을 어떻게 할지' 계획부터 받아 검토하는 plan mode를 입문자 눈높이로 설명합니다.

어제 하던 작업, 다시 켜서 정확히 그 자리로 돌아가는 법. /resume과 --continue, --resume의 차이를 입문자 눈높이로 정리합니다.

비슷해 보이는 /clear와 /compact의 차이를, 언제 무엇을 써야 하는지 실제 상황 예시로 정리합니다.

2020년 구글 mT5가 무엇인지 101 수준으로 쉽게 풀고, 왜 대화형 에이전트의 query rewriting(질문 다시쓰기)과 parameter extraction(파라미터 추출)에 mT5가 잘 맞는지 이유를 그림으로 설명합니다.

2018년 구글 BERT가 무엇인지 101 수준으로 쉽게 풀고, 왜 대화형 에이전트의 action classifier(행동 분류)에 BERT가 잘 맞는지 그 이유를 그림으로 설명합니다.

기초가 하나도 없어도 따라올 수 있게, 함수가 뭔지 '넣으면 나오는 기계' 비유로 처음부터 설명합니다. 변수·함숫값·f(x) 기호·정의역과 치역을 제일 쉬운 말로 풀고, 일차함수 y=ax+b까지 자연스럽게 이어집니다.

Apple의 Instruction-Following Pruning(arXiv 2501.02086)을 실제 동작 단계까지 도식으로 따라갑니다. Sparsity Predictor·SoftTopK·FFN 가지치기·2단계 학습, 그리고 입력이 정확히 무엇이고 언제 한 번 고르는가(멀티턴 아님)까지.

Apple Intelligence가 요청을 온디바이스와 Private Cloud Compute로 분기하는 메커니즘을 리버스 엔지니어링 분석(arXiv 2605.24239)으로 짚되, 무엇이 밝혀지지 않았는가를 먼저 분명히 합니다. 데몬 흐름·TGT/OTT 토큰·검증, 발견된 구현 허점까지.

Apple 3세대 파운데이션 모델의 최상위 온디바이스 모델 AFM 3 Core Advanced. IFP(Instruction-Following Pruning) 동작 원리, MoE 라우팅, Private Cloud Compute와의 분담을 도식으로 정리합니다.

보편적으로 말하는 MiniLM(all-MiniLM-L6-v2)이 무엇인지, 왜·어떻게 쓰는지, 시맨틱 검색·RAG·클러스터링 같은 실제 사용 예를 도식으로 쉽게 설명합니다.

jaysnote가 지금까지 갖춘 핵심 기능 12가지 — 자동 게시, 비공개 모드, 한글 검색, 말로 올리는 게시까지 하나씩 소개합니다.

Astro의 핵심 개념(아일랜드 아키텍처, 빌드 타임 렌더링, 부분 하이드레이션, 산출물, 배포 단위, 정적 배포의 강점)을 여섯 장면의 그림과 해설로 풀어냅니다.

수·가격·비율·농도·거리속력시간·도형 등 일차방정식 활용 문제를 유형별로 총정리합니다.

미지수 2개 일차방정식과 직선, 연립방정식의 해를 두 그래프의 교점으로 이해합니다.

y=ax+b의 그래프와 평행이동, x절편·y절편, 일차함수의 식 구하기와 성질을 익힙니다.

반비례 y=a/x의 관계식과 곡선 그래프, 성질, 교점 구하기를 쉽게 정리합니다.

좌표축과 평행한 그래프, 두 그래프의 교점, 범위가 있을 때의 최댓값·최솟값을 다룹니다.

정비례 y=ax의 그래프 그리기, a의 부호·절댓값, 기울기의 뜻을 단계별로 익힙니다.

순서쌍과 좌표평면, 사분면의 부호, 점의 대칭이동(x축·y축·원점)을 그림으로 정리합니다.

함수의 뜻(한 x에 y가 하나)과 기호 y=f(x), 함숫값, 관계식, 대응 그림을 아주 쉽게 설명합니다.

도형·총합·과부족·긴 의자·일 문제를 방정식으로 푸는 법을 정리하며 시리즈를 완결합니다.

거리·속력·시간 공식과 단위 변환, 만남·따라잡기·시간차 문제까지 단계별로 익힙니다.

소금물 농도의 핵심 공식과 물·소금 변화, 소금물 합치기 문제를 표와 비커 그림으로 쉽게 풉니다.

부분과 나머지, 증가·감소(±%), 비례식과 비로 나누기를 방정식으로 푸는 법을 배웁니다.

원가·정가·이익·할인의 뜻과 공식을 익히고 가격 문장제를 방정식으로 푸는 법을 정리합니다.

어떤 수·연속하는 수·자릿수·나이 문장제를 x로 세우고 푸는 4단계를 차근차근 익힙니다.

일차방정식의 정의와 항등식, 그리고 소수·분수 계수를 정수로 바꿔 깔끔하게 푸는 법을 단계별로 설명합니다.

중학교 일차방정식 첫걸음. 방정식·등식·미지수와 해·등식의 성질·이항을 저울 그림으로 아주 쉽게 풀고, 8문제를 풀이·검산까지 차근차근 설명합니다.

Astro·Pagefind·Cloudflare·GitHub·Cloudflare Access. 각 기술이 무엇인지 쉽게 설명하고, 글이 올라가고 보여지는 전체 흐름과 '왜 이 조합을 골랐는지'를 그림과 함께 정리한다.

점심시간 산책 중 본 무지개빛 구름.

사람과 coding agent의 역할 분담을 정리한 학습 시리즈의 출발점. vibe coding에서 SDD, agentic engineering으로의 진화.

무엇을 만들지(SDD)와 옳게 만들었는지(TDD)를 레이어로 나누고 결합하는 법.

SDD 흐름(Spec→Plan→Tasks→Implement)을 슬래시 명령으로 표준화하는 GitHub SpecKit 사용법.

되돌림·파급·모호함·검증성 4축으로 사람 게이트와 agent 자율을 가르는 프레임워크.

헌법·PRD·Spec·아키텍처·ADR·CLAUDE.md — 사람의 의도를 agent가 실행하게 고정하는 문서들.

방법론·경계·문서를 Claude Code 기능과 묶은 반복 가능한 절차와 4개의 게이트.

URL 단축기 API를 빈 폴더에서 배포 직전까지, 명령 단위로 따라가는 실전 절차.

이 사이트가 글 작성부터 배포·검색·접근 제어까지 어떻게 굴러가는지, 그리고 OpenClaw로 한마디에 글이 올라가는 구조를 한 장의 그림과 함께 정리한다.

Jay의 홈페이지 게시 스킬이 대화를 글로 바꾸고 안전하게 배포하는 흐름을 정리했다.

대화 컨텍스트를 통째로 비우는 /clear의 동작·사용 시점과 /compact와의 차이.

실제 코딩 세션에서 @파일·/plan·!·Esc·/clear 등을 언제 누르는지 입력 단위로 따라가는 예제.